基于模糊支持向量机的硫浮选工况识别

摘要：

针对硫浮选泡沫图像噪声大、特征重要度差异显著引起工况难以识别的问题，提出基于模糊支持向量机的硫浮选工况识别方法。通过融合样本模糊隶属度和特征信息增益，获取图像视觉特征的特征重要度；并结合特征重要度矩阵，改进模糊支持向量机的核函数，进而建立工况类别与图像特征之间的关系模型，实现硫浮选工况识别。采用模糊隶属度对噪声赋予较小的权值，并结合模糊隶属度来获取特征重要度矩阵，可以减小噪声样本的影响，以揭示图像特征重要度之间的差异，提高工况识别准确性。锌直接浸出冶炼硫浮选生产过程的实际测试数据验证了方法的有效性。

关键词：硫浮选、特征重要度、模糊支持向量机、工况识别

分类号：TD923;TP273(选矿)

资助基金：国家“十二五”科技支撑计划项目2012BAF03B05；国家自然科学基金重点项目61134006；国家杰出青年科学基金资助项目61025015

在线出版日期：2014-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3478-3483